具体描述
本书介绍了集散控制系统（DCS）的功能块编程、DCS的结构等，并关于DCS这样一种类型的工业控制系统论述了系统开发，不同系统的互连、互操作问题，DCS的编程标准问题，以及人机界面的标准和以太网进入工业控制等。
本书的一大特色是介绍了多元化的控制系统，如现场总线与DCS、PLC集成为大型控制系统，最新的人机界面的软件等，书中还例举了很多维护DCS的经验。
本书可以作为从事DCS研究开发及维护人员的参考书，也可供大专院校的师生阅读。
好的，以下是一份不包含《集散系统及系统开放》内容的图书简介，力求详实且自然流畅： --- 《数字孪生时代的工业人工智能与边缘计算前沿实践》 一部深入解析下一代智能制造与工业物联网核心技术的综合性著作 图书简介 在当前的工业4.0浪潮中，数据的采集、分析与决策的实时性已成为企业保持竞争力的关键。本书《数字孪生时代的工业人工智能与边缘计算前沿实践》并非关注传统的集散控制系统或其开放性架构，而是将视角聚焦于如何利用前沿的计算范式与人工智能技术，构建适应高动态、高并发要求的下一代智能制造基础设施。全书旨在为工程师、系统架构师以及技术决策者提供一套从理论基础到实际落地的完整路线图，全面涵盖工业AI模型的部署、边缘智能的优化以及数字孪生模型的构建与应用。 本书核心内容概述： 第一部分：工业智能的基石——边缘计算架构与实时数据处理 本部分着重探讨了在生产现场直接进行数据处理和决策制定的必要性。我们首先剖析了传统云计算模式在工业控制场景中的局限性，如高延迟、带宽限制和数据安全问题。在此基础上，本书详细介绍了边缘计算（Edge Computing）的架构设计原则，包括分布式节点的部署策略、资源调度机制以及边缘侧的安全防护体系。 实时数据采集与预处理： 重点阐述了如何高效地整合来自OPC UA、MQTT等工业协议的数据流，并使用轻量级算法在边缘设备上进行清洗、规范化和特征提取。 边缘智能模型的轻量化与部署： 深入探讨了如何对深度学习模型（如CNN、RNN）进行模型剪枝、量化和知识蒸馏，使其能够在资源受限的边缘处理器（如FPGA、高性能SoC）上实现低延迟推理。本书提供了具体的技术案例，演示了如何优化推理引擎以满足毫秒级的响应需求。 去中心化协同与联邦学习： 针对多站点、分散式生产环境，本章详细阐述了联邦学习（Federated Learning）在工业领域中隐私保护下的模型训练方法，确保各工厂数据不出本地的前提下提升整体AI模型的泛化能力。 第二部分：数字孪生建模与高保真仿真 数字孪生（Digital Twin）是实现预测性维护、工艺优化和远程操作的核心技术。本书将数字孪生视为一个动态的、与物理实体实时同步的虚拟表示，而非简单的3D可视化。 多物理场模型耦合与集成： 我们探讨了如何将机械运动学、热力学、流体力学等不同领域模型进行有效耦合，建立高保真度的物理模型。书中详述了先进的求解器技术和模型降阶（Model Order Reduction）方法，以确保仿真能够在可接受的时间内完成。 实时数据驱动的孪生体校准： 强调了传感器数据与虚拟模型之间的双向映射机制。介绍了先进的状态估计技术，如卡尔曼滤波的扩展版本（EKF, UKF）和粒子滤波，用于实时校准模型参数，确保虚拟孪生体与物理实体的高度一致性。 孪生体的应用场景拓展： 详细分析了数字孪生在复杂设备健康管理（PHM）、工艺参数自适应调整以及“What-if”场景推演中的具体实施步骤和效果评估指标。 第三部分：工业AI的深度应用与决策优化 本部分将前述的边缘计算能力和数字孪生环境相结合，聚焦于高级的工业人工智能应用，以实现生产效率的革命性提升。 预测性维护（PdM）的高级算法： 超越了基于阈值的简单预警，本书引入了基于生存分析（Survival Analysis）和时间序列异常检测的深度学习方法，用于精确预测设备剩余使用寿命（RUL）和故障模式。 强化学习在过程控制中的应用： 探讨了如何利用离线数据训练的强化学习（RL）智能体，在数字孪生环境中进行安全训练，然后部署到边缘端，以替代传统的PID控制，实现对复杂、非线性过程的全局最优控制。这包括对反应堆、复杂装配线等场景的优化策略设计。 人机交互与增强现实（AR）支持： 阐述了如何利用边缘侧处理的实时数据，通过AR技术为现场维护人员提供基于上下文感知的操作指南和实时诊断信息，极大地缩短了故障排除时间。 第四部分：系统安全、互操作性与未来趋势 在高度互联的智能工厂中，安全与开放的通信机制是保障生产连续性的前提。 工业网络的安全边界与零信任架构： 详细介绍了在OT（操作技术）环境中实施零信任安全模型的方法，重点关注对PLC、IPC等关键设备的安全隔离、身份验证机制以及入侵检测系统的边缘部署。 基于语义的互操作性框架： 讨论了如何超越简单的协议转换，利用知识图谱和本体论（Ontology）来构建语义层，实现不同品牌、不同代际设备之间的深度信息交换和理解。 面向未来的技术展望： 总结了量子计算在工业仿真中的潜在影响，以及基于区块链技术对工业供应链可追溯性的增强方案。 本书特色： 本书的撰写基于近年来国内外领先研究机构和大型制造企业的实际项目经验，理论阐述严谨，同时配有大量结构化的代码片段和工程化案例分析。它不是对现有标准的简单罗列，而是对如何利用现代计算范式解决实际工业难题的深度探索。读者将获得一套关于如何构建一个具备自我感知、自我优化能力的下一代智能工业系统的全面技术指南。本书特别适合那些希望从传统自动化升级到智能化转型的技术骨干和管理人员。
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